人工智能生成音樂的著作權(quán)歸屬問題探析
作者：周魏捷 2025-08-25近年來，利用人工智能大語言模型生成的音樂內(nèi)容在網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)廣泛傳播，引發(fā)了公眾關(guān)注與法律層面的討論。例如，通過模型模擬特定歌手音色生成的翻唱歌曲，或是模仿知名音樂人風(fēng)格創(chuàng)作的全新樂曲，均展示了AIGC技術(shù)在音樂領(lǐng)域的應(yīng)用潛力。此類事件不僅是體現(xiàn)了人工智能技術(shù)在音樂領(lǐng)域的發(fā)展，更將其背后復(fù)雜的法律問題帶入公眾視野，具體涉及生成內(nèi)容的著作權(quán)歸屬、對(duì)原作品的合理使用邊界、對(duì)表演者權(quán)的潛在影響，以及對(duì)特定自然人聲音、風(fēng)格等人格利益的保護(hù)問題。
傳統(tǒng)音樂創(chuàng)作活動(dòng)以人類創(chuàng)作者為絕對(duì)核心。無論談?wù)撈鸢秃盏膹?fù)調(diào)音樂，還是貝多芬的交響樂，其旋律、和聲、節(jié)奏等核心音樂要素均直接源于創(chuàng)作者的智力活動(dòng)與個(gè)性表達(dá)。我國(guó)《著作權(quán)法》亦基于此種“作者中心主義”理念，將作品的權(quán)利根基賦予從事了獨(dú)創(chuàng)性智力勞動(dòng)的自然人、法人或非法人組織。而AI技術(shù)的介入，使得音樂創(chuàng)作過程呈現(xiàn)出顯著的多元主體參與和技術(shù)深度嵌入的特點(diǎn)。一部AI音樂作品的誕生，不再是單一作者“額頭流汗”的產(chǎn)物，而是數(shù)據(jù)、算法與人類指令共同作用的結(jié)果。從海量音樂數(shù)據(jù)的篩選與預(yù)處理，到深度學(xué)習(xí)模型的設(shè)計(jì)與訓(xùn)練，再到終端用戶通過提示詞（Prompt）進(jìn)行的引導(dǎo)與修正，整個(gè)創(chuàng)作流程朝著復(fù)雜化的方向發(fā)展。
面對(duì)這一創(chuàng)作方式的變化，若簡(jiǎn)單地以現(xiàn)有“人類中心主義”的邏輯作出否定性結(jié)論，可能無法有效回應(yīng)技術(shù)發(fā)展的現(xiàn)實(shí)，亦不利于新興文化業(yè)態(tài)的健康發(fā)展。本文遵循“技術(shù)-法律”的分析框架，將厘清AI音樂生成的技術(shù)原理，并以此為基礎(chǔ)，探討其在法律上構(gòu)成“作品”的可能性與獨(dú)創(chuàng)性來源，進(jìn)而解構(gòu)創(chuàng)作鏈條中不同主體的貢獻(xiàn)性質(zhì)，最終提出符合當(dāng)前技術(shù)階段與法律原則的著作權(quán)歸屬與利益分配的可能性方案。
一、 AI音樂的作品屬性與獨(dú)創(chuàng)性認(rèn)定：從技術(shù)原理到法律分析
探討AI音樂的著作權(quán)歸屬，一個(gè)無法回避的基礎(chǔ)性問題是：AI音樂是否構(gòu)成《著作權(quán)法》意義上的“作品”？根據(jù)我國(guó)《著作權(quán)法》第三條的規(guī)定，作品是指文學(xué)、藝術(shù)和科學(xué)領(lǐng)域內(nèi)具有獨(dú)創(chuàng)性并能以一定形式表現(xiàn)的智力成果。“獨(dú)創(chuàng)性”與“智力成果”是其核心要件。其中，“獨(dú)創(chuàng)性”在司法實(shí)踐中通常被解釋為“獨(dú)立創(chuàng)作”與“具有一定程度的創(chuàng)造性”。“智力成果”則強(qiáng)調(diào)了作品與人類智力活動(dòng)的關(guān)聯(lián)。因此，對(duì)AI音樂的法律定性，必須回歸其生成過程，考察其中是否存在以及在何種程度上存在人類獨(dú)創(chuàng)性的智力投入。
（一） AI音樂生成的技術(shù)路徑解析
理解AI音樂的生成邏輯，是進(jìn)行法律分析的技術(shù)前提。當(dāng)前主流的AI音樂生成技術(shù)，其工作流程可大致分解為三個(gè)環(huán)環(huán)相扣的核心階段：
1. 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化與處理階段： 此階段是AI學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)。海量的存量音樂作品，無論是記錄音符信息的MIDI（樂器數(shù)字接口）文件，還是記錄聲音波形的音頻文件（如WAV, MP3），都需要被轉(zhuǎn)化為計(jì)算機(jī)可以理解和處理的標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)字形式。這個(gè)過程不僅僅是格式轉(zhuǎn)換，而是需要進(jìn)行向量化處理，因?yàn)锳I 模型（尤其是深度學(xué)習(xí)模型）本質(zhì)上是通過數(shù)學(xué)運(yùn)算（如矩陣乘法、卷積等）處理數(shù)據(jù)的，并沒有辦法直接理解文本、圖像等原始形式的數(shù)據(jù)。例如，系統(tǒng)會(huì)將音樂解構(gòu)為音高、時(shí)長(zhǎng)、力度、節(jié)奏型、和聲進(jìn)行、音色等基本元素的向量化數(shù)據(jù)。這一步驟的質(zhì)量直接決定了模型學(xué)習(xí)的上限。
2. 模型訓(xùn)練階段： 這是AI生成能力的核心環(huán)節(jié)。算法開發(fā)者利用深度學(xué)習(xí)模型，對(duì)前一階段處理好的數(shù)據(jù)進(jìn)行大規(guī)模訓(xùn)練。常見的模型包括用于序列預(yù)測(cè)的Transformer架構(gòu)，以及用于生成對(duì)抗學(xué)習(xí)的GANs（生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)）。在GANs模型中，一個(gè)“生成器”網(wǎng)絡(luò)負(fù)責(zé)創(chuàng)作音樂片段，另一個(gè)“判別器”網(wǎng)絡(luò)則負(fù)責(zé)判斷該片段是真實(shí)的人類作品還是機(jī)器生成，二者在對(duì)抗博弈中共同進(jìn)化，提升生成內(nèi)容的逼真度與復(fù)雜度。算法的設(shè)計(jì)、模型的選擇、訓(xùn)練參數(shù)的微調(diào)，直接決定了AI“理解”音樂規(guī)律和“創(chuàng)造”全新音樂的風(fēng)格偏好與能力水平。
3. 生成與人機(jī)交互階段： 這是終端用戶直接參與并主導(dǎo)內(nèi)容生成的階段。用戶通過自然語言指令，即提示詞，來引導(dǎo)模型進(jìn)行創(chuàng)作。提示詞可以非常簡(jiǎn)單（如“一首悲傷的鋼琴曲”），也可以極為復(fù)雜和專業(yè)（如“一段140BPM的四四拍Techno，使用經(jīng)典的TB-303合成器音色創(chuàng)作酸性貝斯線，并加入TR-909的鼓點(diǎn)，表達(dá)風(fēng)格包含宇宙、迷幻、電子、未來感”）。AI模型解析這些指令，并結(jié)合其在訓(xùn)練階段學(xué)到的音樂模式，生成符合要求的音樂。更重要的是，用戶通常可以對(duì)初步生成的結(jié)果進(jìn)行反饋、修改和多輪迭代，通過“繼續(xù)這段旋律，但情緒更激昂一些”或“將配器中的弦樂替換為合成器鋪底”等指令，不斷修正作品，直至達(dá)到預(yù)期效果。
從上述流程可以看出，AI在音樂生成過程中，其角色已遠(yuǎn)超傳統(tǒng)音樂制作軟件的工具屬性，對(duì)于傳統(tǒng)的音樂制作軟件而言，用戶的輸入即對(duì)應(yīng)確定的操作，而AI模型則基于其“學(xué)習(xí)”到的知識(shí)，對(duì)用戶的抽象指令進(jìn)行“理解”和“演繹”，深度參與了從無到有的內(nèi)容組織與表達(dá)過程。
（二） 人類參與對(duì)AI音樂獨(dú)創(chuàng)性的法律影響
在當(dāng)前主流的人機(jī)協(xié)作模式下，人類的參與貫穿始終，這正是AI音樂能夠滿足“獨(dú)創(chuàng)性”和“智力成果”要求的基本前提。在AI音樂的創(chuàng)作過程中，人類的獨(dú)創(chuàng)性智力投入體現(xiàn)在以下層面：
1. 數(shù)據(jù)層面的選擇與編排： 訓(xùn)練數(shù)據(jù)的選擇、清洗、標(biāo)注和結(jié)構(gòu)化處理，本身就蘊(yùn)含了數(shù)據(jù)提供方的審美偏好和音樂分類體系。比如，一個(gè)專為生成巴洛克風(fēng)格復(fù)調(diào)音樂而構(gòu)建的巴赫作品數(shù)據(jù)集，與一個(gè)用于生成現(xiàn)代爵士樂的融合爵士作品數(shù)據(jù)集，其訓(xùn)練出的AI模型在音樂語言上將截然不同。這種前端的、帶有明確目的性的數(shù)據(jù)組織行為，實(shí)際上會(huì)對(duì)最終作品的風(fēng)格傾向注入了人的選擇，不過就目前市面上熱門的幾個(gè)音樂ai工具，例如Suno, AIVA, Soundraw, Mubert等均未披露其訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)容，也未提供限定的風(fēng)格庫(kù)供選擇，仍然由用戶通過末端的提示詞進(jìn)行控制。
2. 算法層面的設(shè)計(jì)與建構(gòu)：算法開發(fā)者對(duì)模型架構(gòu)的設(shè)計(jì)、對(duì)音樂美學(xué)規(guī)則的特定篩選（例如，在算法中編碼特定的和聲規(guī)則或節(jié)奏模式），以及對(duì)人機(jī)交互界面的設(shè)計(jì)（例如，預(yù)設(shè)“電影配樂-懸疑場(chǎng)景”或“民謠-篝火晚會(huì)”等風(fēng)格化生成模塊），均是對(duì)音樂創(chuàng)作方向的實(shí)質(zhì)性引導(dǎo)和控制。這部分工作超越了純粹的技術(shù)編碼，屬于融合了藝術(shù)理解與技術(shù)實(shí)現(xiàn)的創(chuàng)造性勞動(dòng)。
3. 用戶層面的指令與迭代：終端用戶通過精心設(shè)計(jì)的提示詞，對(duì)音樂的風(fēng)格、結(jié)構(gòu)、情緒、配器等要素進(jìn)行具體安排和選擇，是作品個(gè)性化表達(dá)最直接、最活躍的來源。從模糊的意境描述到精確的技術(shù)參數(shù)指令，用戶輸入的詳盡程度和創(chuàng)造性，直接決定了生成作品的獨(dú)創(chuàng)性高度。后續(xù)的多輪修改與迭代，更是用戶審美判斷與創(chuàng)作意志持續(xù)注入作品的過程。
綜合以上，在AI音樂創(chuàng)作的從數(shù)據(jù)到算法再到用戶指令的整個(gè)過程中，人類均是深度參與，其最終呈現(xiàn)的旋律、和聲與結(jié)構(gòu)，是人類個(gè)性化表達(dá)通過AI這一高效技術(shù)媒介的延伸與外化成果。從這個(gè)意義上講，認(rèn)定其在滿足一定條件下具有“作品”屬性，并將其視為一種新型的“智力成果”，符合著作權(quán)法鼓勵(lì)創(chuàng)作的立法宗旨。
二、 多方主體的著作權(quán)歸屬分析：“作者鏈”的解構(gòu)
既然AI音樂在特定條件下可構(gòu)成作品，那么接踵而至的核心難題便是：誰是作者？著作權(quán)應(yīng)歸屬于誰？傳統(tǒng)的“唯一作者”或基于共同創(chuàng)作意圖的“合作作者”理論，在面對(duì)數(shù)據(jù)提供方、算法開發(fā)者、終端用戶這三方主體時(shí)，顯得難以直接適用。為此，本文提出一種“作者鏈”的分析思路，即承認(rèn)各方在創(chuàng)作鏈條中的事實(shí)貢獻(xiàn)，并依據(jù)其貢獻(xiàn)的法律性質(zhì)和程度，探討權(quán)利歸屬與利益分配的合理方案。
（一） 訓(xùn)練數(shù)據(jù)提供方：素材提供者還是共同創(chuàng)作者？
訓(xùn)練數(shù)據(jù)是AI模型的知識(shí)來源，其質(zhì)量和范圍直接影響生成內(nèi)容的深度與廣度。數(shù)據(jù)提供方在數(shù)據(jù)的收集、選擇、標(biāo)注、編碼過程中，無疑付出了大量的勞動(dòng)和經(jīng)濟(jì)成本。尤其是在音樂數(shù)據(jù)編碼環(huán)節(jié)，將復(fù)雜的音樂作品解構(gòu)為機(jī)器可讀的向量，本身就是一項(xiàng)融合了音樂理論與計(jì)算機(jī)科學(xué)的創(chuàng)造性工作，其成果——即結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)集，或可構(gòu)成《著作權(quán)法》意義上的匯編作品或受特殊權(quán)利保護(hù)的數(shù)據(jù)庫(kù)。
然而，對(duì)數(shù)據(jù)集本身的權(quán)利，是否能延伸至利用該數(shù)據(jù)集生成的每一部具體音樂作品之上，并使數(shù)據(jù)提供方成為后者的作者？我們對(duì)此持否定觀點(diǎn)。
1. 貢獻(xiàn)的間接性與非特定性： 數(shù)據(jù)提供方的勞動(dòng)，主要體現(xiàn)在構(gòu)建了一個(gè)具有通用性或領(lǐng)域特性的音樂素材庫(kù)。對(duì)于某一部特定AI音樂的誕生，數(shù)據(jù)提供方的貢獻(xiàn)是“靜態(tài)的”和“群體性的”，其并未針對(duì)該作品具體的旋律走向、和聲編排或情感表達(dá)施加直接、個(gè)性化的影響，數(shù)據(jù)提供方的角色更類似于為畫家提供了包含各種顏色的顏料庫(kù)的廠商，而非與畫家共同執(zhí)筆創(chuàng)作的合作者。
2. 權(quán)利鏈的過度復(fù)雜化與高昂交易成本： 若將數(shù)據(jù)提供方認(rèn)定為每一部生成作品的共同作者，將導(dǎo)致海量作品的權(quán)利歸屬變得極其復(fù)雜。一個(gè)模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)可能來源于成千上萬部不同權(quán)利人的作品。終端用戶在商業(yè)使用其創(chuàng)作的AI音樂時(shí)，理論上將面臨向無數(shù)個(gè)原始數(shù)據(jù)版權(quán)方逐一獲得授權(quán)的困境，這在實(shí)踐中幾乎不可能實(shí)現(xiàn)，交易成本極高，將嚴(yán)重阻礙作品的合法傳播與利用。
實(shí)務(wù)建議：
我們認(rèn)為，訓(xùn)練數(shù)據(jù)提供方的權(quán)益，更適合通過合同約定（許可協(xié)議）而非著作權(quán)共享的方式來實(shí)現(xiàn)。數(shù)據(jù)提供方可以通過與算法開發(fā)者或平臺(tái)方簽訂數(shù)據(jù)使用許可協(xié)議，以收取一次性或持續(xù)性的數(shù)據(jù)授權(quán)費(fèi)，或約定在平臺(tái)總收益中獲得一定比例的分成。這種方式既能保障其勞動(dòng)投入獲得商業(yè)回報(bào)，又避免了在具體作品層面引發(fā)著作權(quán)歸屬的混亂。其保護(hù)的客體是作為匯編作品或數(shù)據(jù)庫(kù)的“數(shù)據(jù)集”本身，而非由該數(shù)據(jù)集生成的某一部具體音樂。
（二） 算法開發(fā)者：工具制造者還是風(fēng)格塑造者？
算法開發(fā)者是AI音樂創(chuàng)作的技術(shù)核心。與傳統(tǒng)軟件開發(fā)者相比，其貢獻(xiàn)的性質(zhì)更為復(fù)雜，可能并不能簡(jiǎn)單地歸為中立的“工具”提供者。
1. 算法設(shè)計(jì)中的創(chuàng)作性判斷：開發(fā)者在選擇模型架構(gòu)、設(shè)定關(guān)鍵參數(shù)、設(shè)計(jì)訓(xùn)練策略時(shí)，融入了大量基于對(duì)音樂美學(xué)和用戶需求的理解所作出的創(chuàng)作性判斷。例如，一個(gè)旨在生成電影配樂的AI模型，其算法設(shè)計(jì)必然會(huì)側(cè)重于情緒渲染和場(chǎng)景匹配的邏輯；一個(gè)專注于生成嘻哈音樂的AI模型，則會(huì)在節(jié)奏律動(dòng)和韻律的算法上進(jìn)行特別優(yōu)化。這種“算法層面”的塑造，深刻影響了生成作品的底層風(fēng)格和曲式結(jié)構(gòu)，是開發(fā)者智力投入的體現(xiàn)。
2. “工具”與“創(chuàng)作貢獻(xiàn)”的界限： 問題的關(guān)鍵在于，如何區(qū)分算法開發(fā)者的貢獻(xiàn)是停留在“通用工具”層面，還是深度參與了“具體創(chuàng)作”？這需要進(jìn)行技術(shù)性的識(shí)別和個(gè)案判斷。可供參考的判斷因素包括：
(1) 算法的約束性程度： 算法對(duì)輸出結(jié)果的控制力有多強(qiáng)？是一個(gè)開放式的、可塑性極強(qiáng)的模型框架，還是一個(gè)風(fēng)格傾向非常明顯的“生成器”？
(2) 預(yù)設(shè)的藝術(shù)風(fēng)格： 開發(fā)者是否在模型或交互界面中預(yù)設(shè)了具體的、帶有其個(gè)人審美偏好的藝術(shù)風(fēng)格模塊？例如，一個(gè)帶有“某某開發(fā)者獨(dú)特電子風(fēng)格”的生成按鈕。
(3) 對(duì)用戶輸入的干預(yù)程度： 算法在多大程度上是對(duì)用戶指令的忠實(shí)轉(zhuǎn)譯，又在多大程度上是基于自身模型進(jìn)行的再創(chuàng)作？
實(shí)務(wù)建議：
算法開發(fā)者的著作權(quán)地位需要根據(jù)其對(duì)最終作品個(gè)性化表達(dá)的實(shí)質(zhì)性影響程度進(jìn)行判斷。如果算法開發(fā)者僅僅提供了一個(gè)通用的、中立的模型框架，最終作品的個(gè)性化表達(dá)完全由用戶的提示詞決定，那么其角色更偏向于工具提供者，應(yīng)通過技術(shù)服務(wù)或許可協(xié)議獲得報(bào)酬。但反之，如果開發(fā)者通過前述方式對(duì)生成結(jié)果施加了強(qiáng)烈的、可識(shí)別的風(fēng)格導(dǎo)向，其行為已構(gòu)成對(duì)創(chuàng)作的實(shí)質(zhì)性參與，具備了成為共同作者的可能性。未來的司法實(shí)踐和行業(yè)規(guī)范，可以探索建立“算法貢獻(xiàn)透明度”的相關(guān)機(jī)制，通過技術(shù)手段監(jiān)管算法參與機(jī)制，以便于對(duì)開發(fā)者的貢獻(xiàn)進(jìn)行歸因和評(píng)估。
（三） 終端用戶：指令發(fā)出者還是核心創(chuàng)作者？
在“作者鏈”中，終端用戶是距離作品最終形態(tài)最近的一環(huán)，是特定作品誕生的直接啟動(dòng)者和主導(dǎo)者。其通過提示詞工程對(duì)AI進(jìn)行引導(dǎo)和迭代，是作品獨(dú)創(chuàng)性的最主要和最活躍的來源。
1. 提示詞的法律性質(zhì)——從“思想”到“表達(dá)”： 著作權(quán)法不保護(hù)抽象的思想，只保護(hù)具體的表達(dá)。用戶頭腦中一個(gè)模糊的音樂構(gòu)想（如“想要一首快樂的歌”）屬于思想范疇。但當(dāng)這種構(gòu)想通過一系列具體、詳盡、具有內(nèi)在邏輯和審美安排的提示詞文字表達(dá)出來，并足以對(duì)音樂作品的風(fēng)格、結(jié)構(gòu)、情緒曲線、配器等核心要素產(chǎn)生可識(shí)別的、決定性的影響時(shí)，比如，通過提示詞明確要求AI在段落A中采用特定和聲進(jìn)行、在段落B中引入特定演奏主題、在段落C里設(shè)置單獨(dú)的樂器獨(dú)奏，甚至對(duì)于音色混合與人聲效果的處理也都有具體安排。這一系列的提示詞本身就構(gòu)成了具有獨(dú)創(chuàng)性的表達(dá)。但終端用戶的貢獻(xiàn)度并非均質(zhì)的，對(duì)于不同的用戶而言，其參與程度也完全不同：
低度貢獻(xiàn)： 用戶僅輸入“創(chuàng)作一首好聽的歌”等極其寬泛、無個(gè)性的指令。此時(shí)，AI的生成結(jié)果更多依賴于模型的默認(rèn)設(shè)置和隨機(jī)性，用戶的獨(dú)創(chuàng)性貢獻(xiàn)幾乎為零，難以主張作者身份。
中度貢獻(xiàn)： 用戶通過描述場(chǎng)景、情緒或氛圍來引導(dǎo)創(chuàng)作（如“一首適合在雨夜咖啡館聆聽的慵懶爵士樂”）。雖然指令較為抽象，但只要這些指令在最終作品中得到了具體、可感的體現(xiàn)（如AI選擇了柔和的鋼琴、薩克斯音色，并加入了雨聲的環(huán)境音效），就可以被認(rèn)定為體現(xiàn)了用戶的個(gè)性化選擇和安排，構(gòu)成了獨(dú)創(chuàng)性貢獻(xiàn)。
高度貢獻(xiàn)： 具備音樂知識(shí)的用戶，通過精確的技術(shù)性指令控制調(diào)性、節(jié)拍、和聲進(jìn)行、配器、音色、混音效果等，其行為與傳統(tǒng)作曲家的構(gòu)思和編排過程高度相似，那么，其對(duì)于作品的最終成型就具有無可爭(zhēng)議的主導(dǎo)作用。
此外，還需要關(guān)注迭代修改的創(chuàng)作價(jià)值。用戶對(duì)AI生成的初稿進(jìn)行反復(fù)的審聽、評(píng)價(jià)和修改指令（“這個(gè)和弦不對(duì)，換成小七和弦”、“鼓的力度再弱一些”），這個(gè)動(dòng)態(tài)交互的過程，是用戶創(chuàng)作意志持續(xù)注入作品的證明。它類似于傳統(tǒng)創(chuàng)作中的反復(fù)推敲與修改，每一次調(diào)整都進(jìn)一步強(qiáng)化了用戶作為作者的地位。
目前在我國(guó)的司法實(shí)踐中，北京互聯(lián)網(wǎng)法院“春風(fēng)送來了溫柔”案、蘇州中院“透明蝴蝶椅子”案等多個(gè)AIGC第一案產(chǎn)生了不同的裁判結(jié)果，其認(rèn)定核心關(guān)鍵就在于用戶的迭代能否復(fù)現(xiàn)，如果可以，那么人類在作品生成過程中的智力投入是可以得到肯定的。
實(shí)務(wù)建議：
我們認(rèn)為，在絕大多數(shù)能夠生成具有獨(dú)創(chuàng)性內(nèi)容的情況下，對(duì)生成作品的個(gè)性化表達(dá)付出了足夠智力投入的終端用戶，應(yīng)當(dāng)被認(rèn)定為AI音樂作品的作者或至少是主要作者，享有著作權(quán)。這一觀點(diǎn)也與國(guó)際上最新的司法與行政實(shí)踐趨勢(shì)相符。
三、 “作者鏈”思路下的權(quán)利配置與行使創(chuàng)新
基于上述分析，單一的、傳統(tǒng)的作者認(rèn)定模式已無法適應(yīng)AI音樂創(chuàng)作的復(fù)雜現(xiàn)實(shí)。“作者鏈”思路的核心，在于解構(gòu)創(chuàng)作過程，承認(rèn)多元主體的貢獻(xiàn)，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行創(chuàng)新性的權(quán)利配置與行使安排，以求在激勵(lì)創(chuàng)作、明確權(quán)利和降低交易成本之間達(dá)成平衡。
（一） 權(quán)利歸屬：從“唯一作者”到“貢獻(xiàn)度賦權(quán)”
我們建議，在立法完善和司法實(shí)踐中，可以考慮建立一種基于貢獻(xiàn)度的階梯式權(quán)利歸屬模型：
1. 終端用戶為核心權(quán)利人： 鑒于終端用戶的指令是特定作品誕生的直接動(dòng)因和獨(dú)創(chuàng)性的主要來源，應(yīng)將對(duì)作品個(gè)性化表達(dá)有實(shí)質(zhì)性貢獻(xiàn)的終端用戶設(shè)定為默認(rèn)的、核心的著作權(quán)人。這最符合著作權(quán)制度激勵(lì)個(gè)體進(jìn)行新的文學(xué)藝術(shù)創(chuàng)作的立法初衷，也最具權(quán)利行使的效率。
2. 算法開發(fā)者的選擇性共有： 當(dāng)且僅當(dāng)算法開發(fā)者的算法設(shè)計(jì)對(duì)作品的最終表達(dá)產(chǎn)生了可識(shí)別的、實(shí)質(zhì)性的、超越通用工具范疇的影響時(shí)，可以認(rèn)定其為共同作者，與終端用戶共享著作權(quán)。具體的權(quán)利份額可以根據(jù)算法的貢獻(xiàn)度，通過平臺(tái)服務(wù)協(xié)議（ToS）事先進(jìn)行約定，或由雙方事后協(xié)商確定。這需要在技術(shù)上具備貢獻(xiàn)度歸因的可行性。
3. 數(shù)據(jù)提供方的合同性補(bǔ)償： 如前所述，數(shù)據(jù)提供方的貢獻(xiàn)通過前置的許可協(xié)議獲得經(jīng)濟(jì)回報(bào)，原則上不進(jìn)入具體生成作品的著作權(quán)歸屬鏈條。
（二） 權(quán)利行使：以效率為導(dǎo)向的模式設(shè)計(jì)
為避免因權(quán)利人多元而導(dǎo)致的權(quán)利行使僵局，提高作品的流轉(zhuǎn)與利用效率，可以設(shè)計(jì)以終端用戶為主要權(quán)利行使人的模式：
1. 授權(quán)與維權(quán)代理： 在存在共同作者的情況下，可通過平臺(tái)協(xié)議預(yù)先設(shè)定，由終端用戶代表“作者鏈”整體利益，對(duì)外進(jìn)行普通許可授權(quán)和維權(quán)訴訟。這樣可以大大降低交易成本，避免潛在被授權(quán)方需要與多個(gè)主體分別談判的繁瑣局面。對(duì)于轉(zhuǎn)讓、專有許可等重大權(quán)利的處分，則仍需共同作者協(xié)商一致。
2. 收益分配機(jī)制： 終端用戶在獲得收益后，依據(jù)平臺(tái)服務(wù)協(xié)議中內(nèi)置的分配規(guī)則，向?qū)ψ髌沸纬晒餐瑒?chuàng)作貢獻(xiàn)的算法開發(fā)者等進(jìn)行收益分配。平臺(tái)方可以在其中扮演收益結(jié)算和分配的技術(shù)支持與中介角色，確保分配的自動(dòng)與透明。
（三） 署名方式的創(chuàng)新探索
署名權(quán)是作者人格權(quán)的重要體現(xiàn)。在“作者鏈”模式下，為準(zhǔn)確反映各方的貢獻(xiàn)，可以探索更為靈活和信息透明的署名方式：
終端用戶： 創(chuàng)作人 (Creator) 或 提示詞設(shè)計(jì) (Prompt Design) - [用戶名稱]
算法開發(fā)者/平臺(tái)： 由……AI引擎生成 (Generated by [AI Engine Name]
訓(xùn)練數(shù)據(jù)來源（可選）： 部分訓(xùn)練數(shù)據(jù)支持 (Training Data Supported in Part by [Data Provider Name])
這種復(fù)合署名方式，不僅在法律上尊重了各方的智力貢獻(xiàn)，也在事實(shí)上向公眾清晰地揭示了作品的生成方式，有助于建立一個(gè)透明、健康的AI創(chuàng)作生態(tài)，避免混淆，并為后續(xù)的權(quán)利追溯提供線索。
四、 結(jié)語
人工智能技術(shù)正以其強(qiáng)大的學(xué)習(xí)與生成能力正在重塑著音樂產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)作、生產(chǎn)與傳播生態(tài)。面對(duì)AI“作曲家”的出現(xiàn)，法律制度的回應(yīng)不應(yīng)是簡(jiǎn)單的拒絕或削足適履，而應(yīng)是在充分理解技術(shù)原理、尊重創(chuàng)作規(guī)律的基礎(chǔ)上，進(jìn)行富有前瞻性與適應(yīng)性的制度創(chuàng)新與解釋。
本文從認(rèn)定人類參與下的AI音樂具有“作品”屬性出發(fā)，通過解構(gòu)“作者鏈”中各方主體的貢獻(xiàn)性質(zhì)，提出了以終端用戶為核心、兼顧算法開發(fā)者與數(shù)據(jù)提供方利益的階梯式權(quán)利配置方案。此方案旨在為應(yīng)對(duì)當(dāng)前技術(shù)與法律的交鋒提供一個(gè)務(wù)實(shí)的分析框架。當(dāng)然，AI音樂的版權(quán)問題是一個(gè)復(fù)雜的體系，遠(yuǎn)不止于著作權(quán)歸屬，還必然涉及到對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的合理使用邊界、AI翻唱中對(duì)原詞曲作者、表演者的鄰接權(quán)保護(hù)，以及利用深度偽造（Deepfake）技術(shù)模仿他人聲音所引發(fā)的人格權(quán)侵權(quán)等一系列復(fù)雜議題。這些都有待我們?cè)谖磥淼睦碚撗芯颗c司法實(shí)踐中，結(jié)合技術(shù)的發(fā)展，逐一進(jìn)行更深入的探索和厘清。
對(duì)于音樂人、唱片公司、技術(shù)開發(fā)者以及廣大用戶而言，積極理解并適應(yīng)新的法律規(guī)則，將是抓住AIGC時(shí)代機(jī)遇的關(guān)鍵。通過清晰的合同約定、透明的技術(shù)標(biāo)識(shí)和創(chuàng)新的合作模式，我們有理由相信，法律與技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)良性互動(dòng)，共同構(gòu)建一個(gè)既能有效激勵(lì)人類的創(chuàng)作熱情、又能保障各方主體的合法權(quán)益、最終促進(jìn)音樂文化持續(xù)繁榮發(fā)展的未來新圖景。
